⭐ 深度学习入门体系（第 6 篇）： MLP 和 CNN 有什么本质区别？

------什么时候该用 MLP？什么时候该用 CNN？一篇文章讲清楚

这一篇我们来讲一个很多初学者都会搞混的问题：

为什么做图像分类时不用 MLP，而用 CNN？

两者到底区别在哪里？

MLP 也能处理图片吧？为什么精度差这么多？

那什么时候应该用 MLP，什么时候应该用 CNN？

你可能在课程或网上看到过许多解释，但大部分都太抽象、太数学。

这篇文章我们讲人话，让你真正理解两者的差别，并且能在自己的项目中做正确选择。

文章目录

[⭐ 深度学习入门体系（第 6 篇）： MLP 和 CNN 有什么本质区别？](#⭐ 深度学习入门体系（第 6 篇）： MLP 和 CNN 有什么本质区别？)
- [------什么时候该用 MLP？什么时候该用 CNN？一篇文章讲清楚](#——什么时候该用 MLP？什么时候该用 CNN？一篇文章讲清楚)
[🎯 一、MLP 和 CNN 的一句话解释](#🎯 一、MLP 和 CNN 的一句话解释)
[🧱 二、MLP：它的本质是"把所有像素当作一串数字处理"](#🧱 二、MLP：它的本质是“把所有像素当作一串数字处理”)
- [🌪 为什么 MLP 对图像很难？](#🌪 为什么 MLP 对图像很难？)
[🧩 三、CNN：它的核心能力在于"局部感知 + 空间结构感知"](#🧩 三、CNN：它的核心能力在于“局部感知 + 空间结构感知”)
[🧠 四、一个生活类比：](#🧠 四、一个生活类比：)
- [MLP 和 CNN 的不同观察"方式"](#MLP 和 CNN 的不同观察“方式”)
- [🔍 MLP：像"盲盒"评委](#🔍 MLP：像“盲盒”评委)
- [📷 CNN：像"图片扫描仪"](#📷 CNN：像“图片扫描仪”)
[🧬 五、结构上的本质区别](#🧬 五、结构上的本质区别)
- [① 参数量完全不同](#① 参数量完全不同)
- [② 是否保留空间结构？](#② 是否保留空间结构？)
- [③ 权重是否共享？](#③ 权重是否共享？)
[🎨 六、什么时候用 MLP？什么时候用 CNN？](#🎨 六、什么时候用 MLP？什么时候用 CNN？)
[✅ （一）适用 CNN 的场景（绝大多数图像任务）](#✅ （一）适用 CNN 的场景（绝大多数图像任务）)
[⚪（二）适用 MLP 的场景（图像任务极少见）](#⚪（二）适用 MLP 的场景（图像任务极少见）)
[🎯（三）特殊情况：视觉 MLP（Vision MLP）](#🎯（三）特殊情况：视觉 MLP（Vision MLP）)
[📌 七、本质总结（很重要）](#📌 七、本质总结（很重要）)
[🧭 八、快速问答：常见困惑一次解决](#🧭 八、快速问答：常见困惑一次解决)
- - [Q1：MLP 能不能也做图像分类？](#Q1：MLP 能不能也做图像分类？)
  - [Q2：CNN 为什么这么高效？](#Q2：CNN 为什么这么高效？)
  - [Q3：MLP 有没有可能超过 CNN？](#Q3：MLP 有没有可能超过 CNN？)
  - [Q4：卷积是不是被 Transformer 取代了？](#Q4：卷积是不是被 Transformer 取代了？)
[🧱 九、用一句极简的话总结本篇](#🧱 九、用一句极简的话总结本篇)
[🔜 下一篇](#🔜 下一篇)

🎯 一、MLP 和 CNN 的一句话解释

如果只能用一句话区分 MLP 和 CNN，那就是：

MLP 是一次性"全图观察"的大脑
CNN 是"从局部开始，逐层理解整体"的大脑

两者的"观察方式"完全不同，所以处理图片的表现也完全不同。

🧱 二、MLP：它的本质是"把所有像素当作一串数字处理"

你给一张 224×224 的图片（3 通道），MLP 会这样处理：

把图片展平成一个超级长的向量
每个像素都变成一个独立的输入神经元
网络对这些像素之间的空间关系"毫无概念"

类比：

给你一个 50 万字的小说，把所有文字随机排成一行，然后让你理解剧情。

可以想象效果会很糟糕。

🌪 为什么 MLP 对图像很难？

因为图片的重要信息在于：

邻近像素
局部结构
边缘
纹理
空间排列关系

而 MLP 一展平，就把所有这些结构信息打碎了。

换句话说：

图片的"空间结构"是 MLP 先天就看不懂的。

除非你强行给它超级超级大的训练集和算力（也就是现代 Vision Transformer 那种玩法）。

🧩 三、CNN：它的核心能力在于"局部感知 + 空间结构感知"

CNN 不会把图片展平，而是：

用小卷积核看局部像素
局部特征逐步组合成更复杂的结构
保留空间关系
对位置、边缘、纹理都有自然的敏感性

所以 CNN 能够做到：

看到"这是耳朵"
再看到"这是猫脸"
最终知道"这是一只猫"

这套逻辑结构是 MLP 天然不具备的。

🧠 四、一个生活类比：

MLP 和 CNN 的不同观察"方式"

我们用一个生活化类比描述两者差异。

🔍 MLP：像"盲盒"评委

给你一副拼图，把所有拼图块打乱成一堆，你必须直接猜图是什么。

MLP 就是这样：

它只能看到你给它的所有数字
但不知道这些数字在空间上怎么摆
这非常难

📷 CNN：像"图片扫描仪"

CNN 是从左到右、从上到下"扫视"图像的：

先看到小区域
再组合成大区域
最终理解整体图形

就像人观察物体一样。

MLP 更像是接收到一堆无序信息，而 CNN 是从有序结构中学习。

🧬 五、结构上的本质区别

我们直接对比它们的结构，这样最清晰。

① 参数量完全不同

假设输入是 224×224×3 的图片：

MLP 的第一层如果有 1024 个神经元，需要的参数：

224×224×3×1024 ≈ 150 百万参数

（仅第一层）
CNN 的卷积核通常是 3×3×3×32：

3×3×3×32 ≈ 864 个参数

差了几十万倍。

CNN 便宜、轻快；MLP 巨大、难训练。

② 是否保留空间结构？

模型	是否保留空间结构？	结果
MLP	不保留	看不出局部关系
CNN	完全保留	能看出边缘、纹理、物体

这就是 CNN 擅长图像的根本原因。

③ 权重是否共享？

CNN 卷积核在全图共享参数。

MLP 每个像素都需要一个独立权重，不共享。

这又让 CNN 更快、更稳、更容易泛化。

🎨 六、什么时候用 MLP？什么时候用 CNN？

这是最实用的问题，具体如下。

✅ （一）适用 CNN 的场景（绝大多数图像任务）

CNN 是图像领域的"黄金标准"：

图像分类
目标检测
语义分割
人脸识别
医学影像
OCR
视频帧分析

一句话：

只要你的任务是和"图像结构"相关，就选 CNN。

⚪（二）适用 MLP 的场景（图像任务极少见）

MLP 适合：

结构化数据（表格数据）
多层感知器分类/回归任务
金融、医疗指标预测
特征已经提取好的情况（如 embedding 输入）
小规模非图像数据

简单说：

"行列数据"对 MLP 最友好，而"空间结构数据"对 CNN 最友好。

🎯（三）特殊情况：视觉 MLP（Vision MLP）

你可能听过：

MLP-Mixer
ResMLP
gMLP

它们是专门改造过的"图像领域 MLP"，通过添加：

patch 分块
token 混合
特征重排

让 MLP 能理解空间关系。

但它们本质上已经不是传统 MLP 了。

📌 七、本质总结（很重要）

如果你要把本篇最核心的理解记住一句话：

MLP 不懂图像的空间结构，CNN 天然懂。

再扩展一句：

CNN 更像人类视觉：从小块开始理解整个世界；
MLP 更像"全部输入混成一锅"的传统模型。

因此：

处理图像 → CNN（优选）
处理 structure data → MLP（优选）

这是大多数任务中的实践结论。

🧭 八、快速问答：常见困惑一次解决

Q1：MLP 能不能也做图像分类？

可以，但表现很差，参数多、对空间不敏感。

Q2：CNN 为什么这么高效？

因为它共享权重，并且从局部结构学习。

Q3：MLP 有没有可能超过 CNN？

有，但必须配上 Transformer 的 token 技巧

（例如 MLP-Mixer 系列）。

但这基本属于"改造过的 MLP"，不再是传统结构。

Q4：卷积是不是被 Transformer 取代了？

没有。

在数据量不足时，卷积仍然是更稳、更快、更好训练的模型。

🧱 九、用一句极简的话总结本篇

CNN 适合图像，因为它能理解空间结构；

MLP 适合结构化数据，因为它把输入当作一维向量处理。

这就是它们的本质差别。

🔜 下一篇

《深度学习入门体系（第 7 篇）：什么是损失函数？交叉熵为什么总是"分类任务的首选"？》